- •Часть 1 оптимизация процессов бурения лекция 1. Бурение – объект оптимизации
- •1.1 Требование к целевому заданию на бурение скважины
- •1.2 Типизация горно-геологических условий
- •Лекция 2. Критерии оптимизации
- •2.1 Требования к критерию оптимизации
- •2.2 Критерии оптимизации, связанные с процессом углубки
- •2.3 Критерии оптимизации, имеющие отношение к экономическим показателям процесса бурения скважины
- •Лекция 3. Оперативная оптимизация процессов бурения с использованием информации о затрачиваемой мощности
- •3.1 Оперативная оптимизация процессов бурения на примере алмазного бурения
- •3.2 Применение «нуль-гипотезы» в оперативной оптимизации
- •3.3 Особенности управляющего воздействия на систему применительно к оперативной оптимизации
- •3.4 Влияние стационарности технологического процесса бурения на оперативную оптимизацию
- •Лекция 4 оперативная оптимизация величины углубки
- •4.1 Пути прогнозирования величины углубки
- •4.2 Критерии для прогнозирования величины углубки
- •Лекция 5. Системный анализ при оптимизации буровых и горноразведочных работ
- •5.1 Основные принципы и понятия системного анализа
- •5.2 Графическое решение системы линейных ограничений
- •5.3 Применение линейного программирования в задачах планирования в горного и геологоразведочного производства
- •5.3.1 Классификация задач и условия их применения
- •Лекция 6. Системный анализ при оптимизации инвестиций в геологоразведочные работы
- •6.1 Общая постановка динамической задачи оптимизации
- •6.2 Геометрическая интерпретация динамической задачи оптимизации
- •6.3 Решение динамической задачи оптимизации
- •Лекция 7. Многокритериальная оптимизация
- •7.1 Общие положения обоснования критериев оптимизации с позиции компромисса.
- •7.2 Аддитивные критерии в многокритериальных задачах.
- •7.3 Мультипликативные критерии в многокритериальных задачах.
- •Лекция 8. Обобщенные критерии оптимизации
- •8.1 Объединение в один отклик двух или нескольких критериев оптимизации.
- •8.2 Построение обобщенного критерия оптимизации путем использования «шкал желательности»
- •Лекция 9. Элементы теории статистических решений
- •9.1 Основная задача теории статистических решений
- •9.2 Критерии к принятию оптимальных решений в условиях неопределённости
8.2 Построение обобщенного критерия оптимизации путем использования «шкал желательности»
Построение обобщенного критерия оптимизации путем использования так называемых «шкал желательности» относится к психофизиологическим методам.
В практике наибольшее применение получила шкала Харрингтона В ее основе лежит идея преобразования натуральных значений выходных параметров у, в размерные величины шкалы di.
Шкала задается функцией (8.4), график которой представлен на (рис. 8.1).
|
(8.4) |
где ехр - обозначение экспоненты.
«Шкала желательности» имеет интервал от нуля до единицы. Значение d = 0 соответствует абсолютно неприемлемому уровню выходного параметра, а значение d = l – самому лучшему. Установлены следующие стандартные отметки шкалы (табл. 8.2).
Значения шкалы 0,37 и 0,63 объясняются удобством их вычисления; 0,37 = 1–1/е и 0,63 = 1–(1–1/е).
Шкала Харрингтона обладает такими полезными свойствами, как непрерывность, монотонность и гладкость. В интервалах, близких к 0 и 1, ее чувствительность существенно ниже, чем в средней зоне.
Выбор шкалы – непростая задача, поскольку зависит от априорных сведений о рассматриваемых процессах. Рекомендуется использовать равномерные шкалы, их построение требует минимум двух фиксированных точек
Каждая шкала выходного параметра имеет свою размерность, масштаб и допустимые значения.
Использование «шкалы желательности» позволит более дифференцированно подойти к преобразованию значений выходных параметров в частные функции желательности.
Рис.8.1
График функции
-
Желательность
Отметка по шкале желательности di
очень хорошо
1,00 – 0,80
хорошо
0,80 – 0,63
удовлетворительно
0,63 – 0,37
плохо
0,37 – 0,20
очень плохо
0,20 – 0,00
Теперь, имея набор значений d1, d2, d3,…,dn можно перейти к нахождению обобщенного параметра оптимизации D, названного Харрингтоном обобщенной функцией желательности. Расчет ведется по формуле:
|
(8.5) |
«Шкалы желательности» в разведочном бурении могут, например, использоваться для оценки работы буровой бригады по показателям производительности и качества выполняемых работ применительно к конкретным условиям производства и др.
Рассмотрим пример. Пусть требуется оценить работу двух буровых бригад в сходных условиях по двум параметрам производительности бурения (y1) и выходу керна (y2). Первая бригада достигла по этим параметрам средних показателей 410 м/ст.месяц и 88%, вторая – соответственно 500 м/ст.месяц и 73%. На основании имеющегося опыта принято, что производительность 700 м/ст.месяц является очень хорошей, а 400 м/ст.месяц – удовлетворительной. Выход керна 90 % является очень хорошим, а 70% – удовлетворительным. Теперь можно построить шкалы и найти соответствующие отклики.
Для первой бригады они составляют 0,39 и 0,78. Для второй бригады они соответственно равны 0,47 и 0,4. Обобщенные параметры рассчитываем по формуле (8.5).Для первой бригады он равен 0,3042, для второй 0,188. Таким образом, предпочтение следует отдать первой бригаде.
Вопросы для самоконтроля по седьмой лекции.
1. Зачем объединяют в один отклик несколько критериев?
2. В чем заключается трудность по объединению в один отклик двух или нескольких критериев оптимизации?
3. Что такое «идеал» и как он используется при объединении в один отклик нескольких критериев?
4. Как осуществляется нивелирование знаков в объединенных в один отклик нескольких критериев?
5. Как выполняется построение обобщенного критерия оптимизации путем использования «шкал желательности»?
